xgboost
本站收录 14 个带「xgboost」标签的 AI 开源项目
kserveKServe 是一个基于 Kubernetes 的标准化的分布式生成式 AI 和预测式 AI 推理平台，旨在为可扩展、多框架的模型部署提供统一解决方案。它解决了★ 6,046
deepdetectdeepdetect 是一个开源的深度学习服务器和命令行工具，最初由 Jolibrain 开发，旨在简化深度学习模型的部署和服务化。它支持多种深度学习框架，包括★ 2,551
trainertrainer 是一个基于 Kubernetes 的分布式 AI 模型训练与 LLM 微调平台，由开源社区维护。它解决了在 Kubernetes 上运行大规模训★ 2,234
skforecastskforecast 是一个基于 Python 的时间序列预测库，它允许用户直接使用 scikit-learn 兼容的机器学习模型（如随机森林、XGBoost、★ 1,537
timbertimber 是一个面向经典机器学习模型的高性能推理编译器，定位为“Ollama for classical ML models”。它通过 AOT（Ahead-★ 687
neptune-clientneptune-client 是 Neptune.ai 的官方 Python 客户端库，用于跟踪和记录基础模型训练过程中的实验数据。它解决了机器学习团队在训练大★ 623
predikitPredikit 是一个 Python 开发框架，定位为机器学习模型与 AI 智能体之间的桥梁。它解决的核心问题是：传统 ML 模型（如 scikit-lear★ 393
data_science_blogs这是一个数据科学博客的配套代码仓库，作者将博客文章中涉及的所有代码集中管理。项目主要解决博客读者无法直接获取可运行代码的问题，提供从数据预处理、机器学习建模到可★ 252
sml-project-2023-manfredi-meneghin这是一个学术课程项目，源自2023/2024学年可扩展机器学习与深度学习课程的期末作业。项目以Python实现，旨在探索如何在大规模数据环境下高效构建和训练机器★ 241
tensorflow-ml-nlp这是一个韩语自然语言处理与聊天机器人的学习项目，基于TensorFlow和机器学习，从逻辑回归到Transformer聊天机器人逐步深入。项目解决了韩语NLP入★ 201
tempotempo 是一个面向机器学习的 MLOps Python 库，旨在帮助数据科学家和工程师将训练好的模型快速部署到生产环境，并简化模型服务的整个生命周期管理。它★ 122
mloperatormloperator 是一个面向 Kubernetes 的机器学习/AI 训练、推理服务及智能体沙箱的 Operator 和控制器。它解决了在 Kubernet★ 95
mlops-best-practices这是一个关于机器学习运维（MLOps）最佳实践的实用指南，旨在帮助数据科学家和工程师构建端到端的机器学习流水线，并将模型成功部署到生产环境。项目以Jupyter★ 91
examplesNeptune 是一个用于机器学习实验管理和 MLOps 的元数据存储库。这个名为 examples 的仓库是 Neptune 官方提供的示例集合，展示了如何将★ 87